在视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）领域中，理解相机模型和视觉坐标系是至关重要的第一步。📷 无论是研究还是工程应用，都需要明确像素点如何与真实世界建立联系。相机模型描述了光线从三维空间投射到二维图像平面的过程，而视觉坐标系则是定义这些关系的基础框架。

首先，让我们聚焦于相机成像的核心：针孔模型(pinhole model)。这是一个理想化的模型，它假设所有光线直线传播，并通过一个虚拟的小孔汇聚到感光元件上。这种简化使我们能够用数学公式精确描述图像的形成过程。然而，现实中的镜头往往存在畸变(distortion)，比如桶形畸变或枕形畸变，这需要通过校正算法来补偿。🔄

接着，视觉坐标系的选择至关重要。通常，我们会选择以相机中心为原点的世界坐标系，或者以图像中心为参考的像素坐标系。像素点作为图像的基本单位，其位置由(u, v)表示，而深度信息则提供了场景中物体的距离数据。结合这两者，我们可以计算出目标点在三维空间中的实际位置。🎯

总之，掌握相机模型和坐标系转换原理，是构建高效VSLAM系统的基石。随着技术的发展，未来我们将看到更多创新方法来优化这一流程。🚀